DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0342917
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41875170
تاريخ النشر: 2026-03-24
المؤلف: Junling Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاقتصاد الرقمي والتحول
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تأثير التحول الرقمي على تطوير قوى إنتاجية جديدة ذات جودة (Nqpf) داخل قطاع التصنيع، باستخدام بيانات من الشركات المدرجة في سوق الأسهم A في شنغهاي وشنتشن من 2011 إلى 2022. تشير النتائج إلى أن التحول الرقمي يعزز بشكل كبير مستويات Nqpf، بشكل أساسي من خلال تعزيز الابتكار والقدرات الاستيعابية والتكيفية للشركات. كما تسلط الدراسة الضوء على أن تأثيرات التحول الرقمي قوية بشكل خاص في الشركات غير المملوكة للدولة، والشركات عالية التقنية، والشركات في مرحلة النمو، مما يشير إلى أن هذه الشركات في وضع أفضل للاستفادة من المبادرات الرقمية لتعزيز Nqpf.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم الدراسة نظام مؤشرات جديد لقياس Nqpf يأخذ في الاعتبار الاعتبارات البيئية، مما يعالج الفجوات في الأطر الحالية. تكشف التحليلات أن القدرات الديناميكية تلعب دورًا وسيطًا في العلاقة بين التحول الرقمي وNqpf، مما يبرز الطبيعة الديناميكية لكل من التحول الرقمي وقدرات الشركات. توضح تحليل التباين أن الشركات غير المملوكة للدولة والشركات عالية التقنية تشهد تأثيرًا أكثر وضوحًا من التحول الرقمي، بينما تظهر الشركات في مرحلة النمو أكبر الفوائد، على عكس تلك التي في حالة تراجع. توفر هذه الرؤى آثارًا نظرية وعملية قيمة لتعزيز جودة تطوير التصنيع من خلال التحول الرقمي.
مقدمة
في يوليو 2023، قدم الأمين العام شي جين بينغ مفهوم “قوى الإنتاج الجديدة ذات الجودة” (Nqpf)، الذي يركز على الابتكار والمعرفة والتكنولوجيا والبيانات بدلاً من نماذج الإنتاج التقليدية المعتمدة على العمالة والموارد. تتميز Nqpf بقوة عاملة ذات قدرات ابتكارية قوية، وطرق عمل مدفوعة بالبيانات، وعمليات إنتاج صديقة للبيئة. تعتبر هذه النموذج الإنتاجي الابتكاري أمرًا حيويًا للتنمية الاقتصادية، والتحديث الوطني، وتعزيز القدرة التنافسية الدولية. على الرغم من إمكانياتها، فإن المستوى الحالي لـ Nqpf في قطاع التصنيع منخفض نسبيًا، مما يستدعي التركيز على التحول الرقمي كوسيلة للتغلب على التحديات الحالية مثل عدم الكفاءة والانبعاثات العالية.
يقدم التحول الرقمي، المدفوع بتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، فرصًا جديدة لتنمية Nqpf من خلال إعادة هيكلة الأطر الصناعية وإنشاء نماذج أعمال جديدة. أظهرت الدراسات التجريبية أن التحول الرقمي يؤثر إيجابيًا على Nqpf من خلال تحسين الضوابط الداخلية، والابتكار التكنولوجي، وزيادة مرونة سلسلة التوريد. ومع ذلك، غالبًا ما تتجاهل الأبحاث الحالية الخصائص القطاعية المحددة وتفتقر إلى تحليل نظري عميق لآليات التفاعل بين التحول الرقمي وNqpf. تهدف هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوات من خلال التحقيق في دور القدرات الديناميكية كآلية وسيطة في العلاقة بين التحول الرقمي وNqpf، باستخدام عينة من الشركات المصنعة المدرجة في شنغهاي وشنتشن من 2011 إلى 2022. تسعى الدراسة إلى تقديم إطار نظري ورؤى عملية لتحويل وتطوير عالي الجودة لصناعة التصنيع.
مناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على الدور الكبير للتحول الرقمي في تعزيز قوى الإنتاج الجديدة ذات الجودة (Nqpf) داخل قطاع التصنيع. يجادل بأن التقنيات الرقمية تسهل اكتساب الموارد المتنوعة، وهو أمر حاسم لتحسين أداء المؤسسات وفقًا لرؤية الموارد. يُعتبر التحول الرقمي عملية تغيير شاملة تعيد تشكيل عوامل الإنتاج، مما يؤدي إلى تحسين جودة العمل، ووسائل العمل، وأهداف العمل. بشكل محدد، يعزز ظهور أدوار مهنية جديدة، ويتطلب التعلم المستمر للعمال، ويعزز الترقية الذكية لمعدات وعمليات الإنتاج. لا يعزز هذا التحول الكفاءة التشغيلية فحسب، بل يتماشى أيضًا مع الممارسات التصنيعية المستدامة بيئيًا من خلال تحسين استخدام الموارد وتقليل الأثر البيئي.
علاوة على ذلك، تفترض الورقة أن القدرات الديناميكية – التي تشمل الابتكار والقدرات الاستيعابية والتكيفية – تعمل كوسائط في العلاقة بين التحول الرقمي وتطوير Nqpf. يعزز التحول الرقمي هذه القدرات من خلال تمكين الشركات من الابتكار بشكل أكثر فعالية، واستيعاب المعرفة الخارجية، والتكيف بسرعة مع التغيرات في السوق. تقترح الدراسة فرضيات للتحقيق في هذه العلاقات، مما يشير إلى أن التحول الرقمي هو محرك حاسم لتطور Nqpf، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين المزايا التنافسية للمؤسسات التصنيعية. يهدف النموذج البحثي الذي تم بناؤه إلى اختبار هذه الفرضيات تجريبيًا، باستخدام بيانات من الشركات المصنعة المدرجة في سوق الأسهم A في الصين من 2011 إلى 2022.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات للبحث المستقبلي. أولاً، يركز البحث على الشركات المصنعة المدرجة في شنغهاي وشنتشن، مما يتجاهل الجزء الكبير من قطاع التصنيع في الصين المكون من الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs)، التي تواجه تحديات مميزة مثل “التردد في التحول” و”نقص خبرة التحول”. لتعزيز قابلية تعميم النتائج، يجب أن تشمل الدراسات المستقبلية الشركات الصغيرة والمتوسطة في عيناتها.
ثانيًا، قد يؤدي الاعتماد على التقارير السنوية وبيانات قواعد البيانات إلى إدخال تحيزات بسبب غياب بيانات الإنتاج المباشرة. يمكن أن تستفيد الأبحاث المستقبلية من دمج جمع البيانات على مستوى الورشة لتحسين موثوقية النتائج. أخيرًا، قد يؤدي استبعاد الدراسة للمتغيرات الوسيطة، وخاصة حوافز السياسات الحكومية، إلى حدوث تباينات خاصة بالسياق. يجب أن تدمج النماذج المستقبلية هذه المتغيرات السياسية كوسائط لفهم أفضل للشروط التي يؤثر فيها التحول الرقمي على تطوير قوى الإنتاج الجديدة ذات الجودة في الشركات الصينية.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0342917
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41875170
Publication Date: 2026-03-24
Author(s): Junling Wang et al.
Primary Topic: Digital Economy and Transformation
Overview
This research investigates the impact of digital transformation on the development of new quality productive forces (Nqpf) within the manufacturing sector, utilizing data from A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2011 to 2022. The findings indicate that digital transformation significantly enhances Nqpf levels, primarily by bolstering firms’ innovation, absorptive, and adaptive capabilities. The study also highlights that the effects of digital transformation are particularly strong in non-state-owned, high-tech, and growth-stage manufacturing companies, suggesting that these firms are better positioned to leverage digital initiatives for advancing Nqpf.
Additionally, the research introduces a novel index system to measure Nqpf that incorporates environmental considerations, thereby addressing gaps in existing frameworks. The analysis reveals that dynamic capabilities play a mediating role in the relationship between digital transformation and Nqpf, emphasizing the dynamic nature of both digital transformation and firm capabilities. The heterogeneity analysis further illustrates that non-state-owned and high-tech firms experience a more pronounced impact from digital transformation, while firms in the growth stage exhibit the most significant benefits, contrasting with those in decline. These insights provide valuable theoretical and practical implications for enhancing the quality of manufacturing development through digital transformation.
Introduction
In July 2023, General Secretary Xi Jinping introduced the concept of “New Quality Productive Forces” (Nqpf), which emphasizes innovation, knowledge, technology, and data over traditional labor-intensive and resource-dependent productivity models. Nqpf is characterized by a workforce with strong innovation capabilities, data-driven labor methods, and environmentally friendly production processes. This innovative productivity paradigm is crucial for economic development, national modernization, and enhancing international competitiveness. Despite its potential, the current level of Nqpf in the manufacturing sector is relatively low, necessitating a focus on digital transformation as a means to overcome existing challenges such as inefficiency and high emissions.
Digital transformation, driven by technologies like artificial intelligence and big data, offers new opportunities for cultivating Nqpf by restructuring industrial frameworks and creating new business models. Empirical studies have shown that digital transformation positively influences Nqpf through improved internal controls, technological innovation, and enhanced supply chain resilience. However, existing research often overlooks sector-specific characteristics and lacks in-depth theoretical analysis of the interaction mechanisms between digital transformation and Nqpf. This study aims to fill these gaps by investigating the role of dynamic capabilities as an intermediary mechanism in the relationship between digital transformation and Nqpf, using a sample of manufacturing companies listed in Shanghai and Shenzhen from 2011 to 2022. The research seeks to provide a theoretical framework and practical insights for the transformation and high-quality development of the manufacturing industry.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the significant role of digital transformation in enhancing the New Quality Productive Forces (Nqpf) within the manufacturing sector. It argues that digital technologies facilitate the acquisition of heterogeneous resources, which is crucial for improving enterprise performance as per the Resource-Based View. Digital transformation is characterized as a comprehensive change process that reshapes production factors, leading to advancements in labor quality, means of labor, and labor objects. Specifically, it promotes the emergence of new occupational roles, necessitates continuous learning for workers, and fosters the intelligent upgrading of production equipment and processes. This transformation not only enhances operational efficiency but also aligns manufacturing practices with ecological sustainability by optimizing resource utilization and reducing environmental impact.
Furthermore, the paper posits that dynamic capabilities—comprising innovation, absorptive, and adaptive capabilities—serve as mediators in the relationship between digital transformation and Nqpf development. Digital transformation enhances these capabilities by enabling firms to innovate more effectively, absorb external knowledge, and adapt swiftly to market changes. The study proposes hypotheses to investigate these relationships, suggesting that digital transformation is a critical driver for the evolution of Nqpf, ultimately leading to improved competitive advantages for manufacturing enterprises. The research model constructed aims to empirically test these hypotheses, utilizing data from A-share listed manufacturing companies in China from 2011 to 2022.
Limitations
The limitations of this study highlight several areas for future research. Firstly, the focus on listed manufacturing firms in Shanghai and Shenzhen overlooks the significant portion of China’s manufacturing sector composed of small and medium-sized enterprises (SMEs), which face distinct challenges such as “hesitation to transform” and “lack of transformation expertise.” To enhance the generalizability of findings, future studies should include SMEs in their samples.
Secondly, the reliance on annual reports and database data may introduce biases due to the absence of first-hand production data. Future research could benefit from incorporating workshop-level data collection to improve the reliability of the findings. Lastly, the study’s exclusion of moderating variables, particularly government policy incentives, may lead to context-specific discrepancies. Future models should integrate these policy variables as moderators to better understand the conditions under which digital transformation influences the development of new quality productive forces in Chinese enterprises.